JP6472244B2 - ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける認知的関連性ターゲティング - Google Patents

Description

本発明は、一般に、ソーシャル・ネットワーキングに関し、詳細には、広告を含む情報アイテムを、ソーシャル・ネットワーキング・システムの複数のユーザらに、ユーザに対する該情報の推測される時間的関連性に基づいて提供することに関する。

ソーシャル・ネットワーキング・システムは、複数のユーザが、他のユーザらとつながって、関係を形成すること、メディア・アイテムを投稿すること、およびメディア・アイテムと相互作用（対話）すること、アプリケーションを使用すること、グループに加わること、イベントをリストアップすること、およびイベントへの参加を確認すること、複数のページを作成すること、ならびに社会的交流を円滑にする他の様々なタスクを実行することを可能にする。したがって、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、いくつかの異なるコンテキストにおいてソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザらに情報を提供する。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザのつながり（すなわち、ニュースフィード記事）のアクション、検索結果、コンテンツ推薦、および様々な他のタイプの情報アイテムについての更新を提供することが可能である。通常、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、候補情報アイテムのより大きなセットから、ユーザに表示するために１つまたは複数の情報アイテムを選択する。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・システムが、あるユーザに複数の広告を、それらの広告に関連するターゲティング基準、およびそのユーザの様々な属性に基づいて、そのユーザのために１つまたは複数の広告を選択して、提示することが可能である。

ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに提供すべき情報アイテムを選択する際にソーシャル・ネットワーキング・システムが直面する１つの難点は、ユーザの実際の現在の関心が、表示すべき関連する情報アイテムを選択するのに使用される情報と比べてはるかに急速に、時とともに変わり得ることである。その結果、所与の時点でユーザにそれほど関連しない広告およびその他の情報アイテムが、ユーザに提示するために、しばしば、選択され、さらに、このため、これらの情報アイテムが、ユーザにそれほど注目されないことになりがちである。広告の場合、これにより転換率がより低くなり、さらに、このため、広告収入がより少なくなる。同様に、ある特定の時点でユーザの関心をそれほど引かない、またはユーザにそれほど関連しないニュースフィード更新などの他の情報アイテムは、ソーシャル・ネットワーキング・システムに対するユーザ関与の最大化に失敗した、最適に及ばないユーザ体験につながる。

本発明の一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザを情報アイテムのターゲットにするための処理を示す図。 本発明の一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザを情報アイテムのターゲットにするための全体的なシステム環境を示す図。 アクション関心抽出部および情報アイテム概念抽出部によって使用される例示的な分類体系を示す図。 本発明の一実施形態による、ユーザの推測される関心を表すための例示的な概念のセット、およびこれらの概念に関連する割り引き因子の表。 本発明の一実施形態によるソーシャル・ネットワーキング・システムにおける広告の例を示す図。 本発明の一実施形態による、広告情報アイテムに関して決定された例示的な概念のセット、およびこれらの概念に関連する累積割り引き因子の表。 本発明の一実施形態による、ユーザを広告のターゲットにすることを、そのユーザの現在の関心に対するそれらの広告の推測される時間的関連性に基づいて行うための処理を示す図。

これらの図は、本発明の様々な実施形態を、単に例示の目的で示す。以下の説明から、本明細書で説明される本発明の原理を逸脱することなく、本明細書に示される構造および方法の代替の実施形態が使用され得ることが、当業者には容易に理解されるであろう。

ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに対し、より関連のある情報アイテム（広告などの）を提供するのに、本発明の実施形態は、ユーザに表示するための情報を、ユーザに対するその情報の推測される時間的関連性に基づいて選択する。一実施形態において、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザの現在の関心を、ユーザの最近のアクション、および／またはユーザのつながりの最近のアクションに基づいて推測する。また、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、情報アイテム・セットの各情報アイテムに関連する概念セットを決定する。ユーザの現在の関心を、情報アイテムに関連する概念とマッチングを行うことによって、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザの現在の関心オブジェクトである可能性が高い情報アイテムのうちの１つまたは複数を選択する。次いで、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、選択された情報アイテムを、ユーザに表示するために提示する。

一実施形態において、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザの最近のアクションから概念セットを抽出することによって、さらに、任意選択で、ユーザのつながりの最近のアクションから概念セットを抽出することによって、ユーザの現在の関心を推測する。次いで、これらの概念に、いくつかの因子に基づいて重み付けがされ（またはこれらの概念の重みが割り引かれ）、これらの因子には、アクションが実行されて以来の時間、アクションのタイプ、アクションが、ユーザによって実行されたか、またはユーザのつながりによって実行されたか（さらに、つながりによって実行された場合、そのつながりの密接さ）、およびある分類体系において、その概念が、アクションに関連付けられたタグワードまたはラベルとどれだけよく一致するかが含まれ得る。この状況で、より新しいアクションには、通常、より大きい重要度が与えられ、さらに異なるアクションに異なるように重み付けがされることが可能である。例えば、ユーザがニュース記事にコメントすることに、ユーザがあるグループに加わることと比べて、より高い重要度が与えられ得るが、コメントするアクションは、グループに加わることと比べて、より急速に減退し得る。分類体系は、システムが、より小さいセットのラベルからさらなる関心を推測することを可能にするが、これらの関心は、ワードが分類体系においてより遠く離れるにつれ、一般に割り引かれる。例えば、ユーザが、スターバックスでチェックインした場合、システムは、「スターバックス」の概念を１つの関心として推測し、「コーヒー」の概念を別の関心とし、チェックイン・アクションに関連付けられた元の「スターバックス」ラベルからの「コーヒー」の概念の距離のため、割り引かれる関心として推測する。

同様に、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、情報アイテムのそれぞれに関してシステムが決定する概念に重み付けをする（またはそれらの概念の重みを割り引く）ことが可能である。これらの概念は、情報アイテムに関連付けられたタグワードまたは他のメタデータから、さらに情報アイテム自体のコンテンツから得られることが可能である。広告の場合、例えば、これらの概念には、タグワード、ターゲティング基準、広告コンテンツ、ならびにその広告の中のリンクによって示されるページのコンテンツが含まれ得る。情報アイテムに関して決定された概念セットは、これらの識別された概念と関係するさらなる概念がセットに追加される分類体系を参照して拡大され得る。前述の場合と同様に
、分類体系からのこれらのさらなる推測された概念は、最初に識別された概念からのこれらの概念の距離に基づいて、割り引かれ得る。一実施形態において、ユーザの推測される関心に関連する概念、および情報アイテムのそれぞれに関する概念が決定されると、ファジー・マッチング部が、それらの概念の重複、およびそれらの概念のそれぞれの重みに基づいて、一致する１つまたは複数の情報アイテムを決定する。

情報アイテムは、広告を備えることが可能であり、本発明の実施形態が、時間的に関連のある広告をユーザに提供するように使用される。他の実施形態において、情報アイテムには、ニュースフィード記事、通知、招待、またはオンライン・システムのユーザに提示するために選択され得る他の任意のタイプの情報が含まれ得る。本発明の実施形態は、ユーザのつながりのアクションについての知識を活用して、ユーザの現在の関心についてのさらなる情報を推測することができる、ソーシャル・ネットワーキング・システムにおいて特別な有用性を有し得る。しかし、他の実施形態は、ユーザのつながりについての情報を使用しなくてもよく、さらに、このため、ユーザに提示するために情報を選択する他のタイプのオンライン・システムにおいて役立つことも可能である。

コンテキスト関連性に基づくターゲティングのための処理の概要
図１は、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザを、ユーザの現在の関心に対する広告の推測される時間的関連性に基づいて情報アイテムのターゲットにするための処理フローのハイレベル図である。これらの情報アイテムには、広告、ニュースフィード記事、通知、招待、またはオンライン・システムのユーザに提示するために選択され得る他の任意のタイプの情報が含まれ得る。図１の例において、情報アイテムは、広告ストア１３０上でホストされる広告を備える。

アクション・ログ１１０が、あるユーザのアクション、ならびにそのユーザがソーシャル・ネットワーキング・システムにおいてつながりを確立している他のユーザ（すなわち、ユーザのつながり）のアクションのログを格納する。アクションに関するログ・エントリには、アクションが行われた時刻、実行されたアクションのタイプ、そのアクションを実行したユーザ、実行されたアクションのオブジェクト、ならびにそのアクションに関連するユーザのコメントのコンテンツ、またはロケーションなどの、そのアクションと関係する他の任意の情報が含まれ得る。例えば、「エイドリアンがティファニー＆カンパニーで指輪を購入した」というアクションにおいて、アクションのタイプは、購入であり、オブジェクトは、指輪であり、さらに追加の情報には、その指輪が購入された場所、ティファニー＆カンパニーが含まれる。アクションは、ソーシャル・ネットワーキング・システム内で、またはシステムの外部で、オンラインで行われることが可能であり、あるいはアクションは、現実世界で実行され、さらに記録されて、ソーシャル・ネットワーキング・システムに通信されるアクションであることが可能である。アクション・ログ１１０は、アクションおよび時刻のログをアクション関心抽出部１２０に提供する。

アクション関心抽出部１２０は、アクションのそれぞれに関する関心を抽出し、さらにそれらのアクションに関連する時刻に部分的に基づいて、アクションに重み付けをする、またはアクションを割り引く。抽出された関心は、そのアクションについての情報を記述する用語として表現され得る。例えば、「チャーリーが、サンフランシスコ（ＳＦ）グルメというグループに加わった」というアクションの場合、アクション関心抽出部１２０は、「飲食物」、「料理」、および「サンフランシスコ」などの関心を、これらの用語がそのアクションについての情報を反映するので、抽出することが可能である。さらに、これらの関心の重み付け（または割り引き）は、システムが、いくつかの関心にさらなる意味を割り当てることを可能にする。例えば、より新しいアクションに関連する関心には、これらの関心がユーザの心理状態を表す可能性がより高いため、より大きく重み付けされることが可能であり、さらにユーザによって実行されたアクションに関連する関心に、ユー
ザの友達によって実行されたアクションに関連する関心と比べて、より大きく重み付けされることが可能である。一実施形態において、アクション関心抽出部１２０は、ユーザ・アクションを記述する情報を、ユーザがこれらのアクションを実行するにつれ、例えば、ユーザが、クライアント・デバイスを介してソーシャル・ネットワーキング・システムと対話するにつれ、抽出することが可能である。代替として、アクション関心抽出部１２０は、オフライン動作として、アクション・ログ１１０に格納された過去のユーザ・アクションを記述する情報を抽出してもよい。ユーザに対するアクション・ログ１１０の動的性質のため、抽出される関心、およびそれらの関心の重みは、ユーザの現在の関心が変化し得るのと全く同様に、時とともに変化することが理解されるであろう。アクション関心抽出部１２０は、抽出された重み付けされた関心をファジー・マッチング部１５０に提供する。

広告ストア１３０は、複数の広告を格納する、または複数の広告を格納していなければ複数の広告にアクセスを有する。各広告は、コンテンツ（タイトル、テキスト、画像、およびリンク）を含むことが可能であり、さらにターゲティング基準などのメタデータに関連付けられることが可能である。広告を見せられる特定のユーザに関して、広告システムが、ターゲティング基準を適用して、ユーザに提供すべき候補広告のセットを広告ストア１３０から決定することが可能である。広告ストアは、これらの候補広告、およびこれらの候補広告に関連付けられたメタデータを情報アイテム概念抽出部１４０に提供し、次いで、抽出部１４０が、これらの広告のそれぞれを表す概念を抽出する。アクション・ログ１１０から抽出された概念の場合と同様に、各広告から抽出された概念は、その広告についての情報を反映する。例えば、広告の場合、情報アイテム概念抽出部１４０は、広告のコンテンツ、広告のターゲティング基準、および／または広告の中のリンクに関連付けられたページもしくは他のコンテンツアイテムの中に含まれる情報に基づいて、概念を抽出することが可能である。例えば、あるレストランに言及し、さらにそのレストランのウェブ・ページに対するリンクを含む広告の場合、その広告に関する抽出される概念には、そのレストランの名前、およびそのウェブ・ページの中で言及される飲食物のスタイルが含まれ得る。次いで、情報アイテム概念抽出部１４０は、広告のセットのそれぞれに関する概念をファジー・マッチング部１５０に提供する。

ユーザの現在の心理状態を記述する関心のセット、および各候補広告を記述する概念のセットを使用して、ファジー・マッチング部１５０は、ユーザの現在の関心と最もよく一致する１つまたは複数の広告を選択しようと試みる。一実施形態において、ファジー・マッチング部１５０は、アクション関心および情報アイテム概念を入力として取り込み、さらに次いで、ユーザのためにコンテンツアイテムを選択するシステム（広告サーバなどの）のためのクリック率（ＣＴＲ）予測およびランク付けの際に使用され得る特徴のセットを出力する。ユーザに対し、よりよくターゲティングされた、より関連性のある情報アイテムを提供することによって、提供される情報は、ユーザ体験を向上させることが可能であり、さらに気に障るものとしてユーザを悩ませる可能性がより低くなる。

ソーシャル・ネットワーキング・システムの概要
ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザが、ユーザ自らを、ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザに関連付け、さらにそのユーザらとのリンクを確立することを可能にする。２名のユーザがリンクされると、これらのユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システムのコンテキスト内で「つながり」、「友達」、「知り合い」、または「仲間」であるという言い方がされる。一般に、ソーシャル・ネットワーキング・システムにおいてリンクされていると、リンクされたユーザらは、ソーシャル・ネットワーキング・システムにおいてそれらのユーザらがリンクされていない場合に利用可能であるのと比べて、互いについてより多くの情報へのアクセスを許される。ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザに、例えば、電子メール（ソーシャル・ネッ
トワーキング・システムの内部および外部の）、インスタント・メッセージ、テキスト・メッセージ、通話などによって、他のユーザと通信する様々な方法を提供する。ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザが、新たなコンテンツアイテムを導入すること、ならびに別のユーザのコンテンツアイテムを閲覧すること、そのようなコンテンツアイテムにコメントすること、そのようなコンテンツアイテムをダウンロードする、またはサポートすることを可能にする。コンテンツアイテムの例には、メッセージ、キューに入れられたメッセージ（例えば、電子メール）、テキスト、およびＳＭＳ（ショート・メッセージ・サービス）メッセージ、コメント、他の任意の適切なメッセージング技術を使用して送信されるメッセージ、ＨＴＴＰリンク、ＨＴＭＬファイル、画像、ビデオ、オーディオ・クリップ、ドキュメント、ドキュメント・エディット、カレンダ・エントリもしくはカレンダ・イベント、およびその他のコンピュータ関連のファイルが含まれるが、これらに限定されない。

ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システム内のコンテンツアイテム、ユーザ・プロファイル情報、ユーザ・アクション、または他の任意のアクションもしくはデータなどのオブジェクトと対話することが可能である。この対話は、オブジェクトと通信すること、もしくはオブジェクトにコメントすること、親和性に関連するボタンもしくはリンク（いいね！ボタン）をクリックすること、コンテンツアイテム、ユーザ情報、もしくはユーザ・アクションを他のユーザらと共有すること、またはコンテンツアイテムをダウンロードすること、もしくは閲覧することによるなど、様々な形態をとり得る。また、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システム内で他のユーザらとつながること、もしくは友達になることによって、他のユーザらと通信することによって、または共通のつながりを有することによって、他のユーザらと対話することもできる。さらに、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザは、グループを形成すること、もしくはグループに加わることが可能であり、またはページを好む（すなわち、ページもしくは他の非ユーザ・エンティティに対する関心を表明する）ことが可能である。最後に、ソーシャル・ネットワーキング・システム・ユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システムに結び付いた、もしくは関連するソーシャル・ネットワーキング・システムのウェブ・ページのコンテキスト外のコンテンツアイテム、ウェブ・サイト、他のユーザ、または他の情報と対話してもよい。例えば、ニュース・ウェブ・サイト上のある記事は、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザらがクリックして、その記事に対する賛同を表明することができるいいね！ボタンを有することが可能である。これらの対話、ならびにソーシャル・ネットワーキング・システムのコンテキスト内の他の任意の適切なアクションは、ソーシャル・ネットワーキング・システム・データの中に記録され、このデータは、ユーザが、例えば、それらの情報アイテムをクリックすることによって、反応する可能性がより高い、ターゲティングされた、関連性のある情報アイテムを表示するのに使用され得る。

ソーシャル・ネットワーキング・システムは、各ユーザのユーザ・プロファイルを保持する。ある特定のユーザが別のユーザに関して行うアクションは、データベースまたは他のデータ・リポジトリの中に保持される情報を介して、各ユーザのプロファイルに関連付けられる。そのようなアクションには、例えば、とりわけ、該別のユーザに対するリンクを追加すること、該別のユーザにメッセージを送信すること、該別のユーザからのメッセージを読むこと、該別のユーザに関連するコンテンツを閲覧すること、該別のユーザによってポストされたイベントに参加することが含まれ得る。また、ユーザ・プロファイルは、様々なユーザの、職歴、学歴、趣味または嗜好、ロケーション、または類似したデータなどの特性も記述し、さらに類似した、もしくは共通の職歴、趣味、または学歴を有するユーザらを示すデータなどの、ユーザらの間の１つまたは複数の関係を記述するデータを含む。また、ユーザは、「ステータス更新」の形態でユーザのプロファイルに対して特にメッセージをポストすることもできる。ソーシャル・ネットワーキング・システムのユー
ザは、ユーザが許可を有する場合、他のユーザらのプロファイルを閲覧することが可能である。一部の実施形態において、ユーザのつながりになることは、そのユーザのプロファイルを閲覧する許可を自動的に与える。

また、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ネットワーク上の生のコンテンツを選別するアルゴリズムを使用して、閲覧するユーザに最も関連性のある情報アイテムを提供しようと試みる。コンテンツは、地理的ロケーション、雇用主、職種、年令、音楽の嗜好、関心、または他の属性などの、ユーザのプロファイルの中の属性に基づいて選別される。「ニュースフィード」は、ユーザがソーシャル・ネットワーキング・システムにログインすると、ユーザに見える更新のコレクションである。ニュースフィード記事は、ユーザの親和性、または属性によって選別された、生成されたコンテンツのランク付けに基づいて、ユーザに最も関連性のある情報を提供するように生成され得る。同様に、「ソーシャル・エンドースメント」情報が、特定の閲覧するユーザに表示される広告に関するソーシャル・コンテキストを提供するのに使用され得る。

また、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザらが互いに対話する新たな方法を提供するようにソーシャル・ネットワーキング・システムの機能を拡張するアプリケーションを作成する能力をアプリケーション開発者に与える。例えば、あるアプリケーションが、ユーザが他のユーザらと通信する興味深い方法を提供すること、またはユーザらが、マルチプレーヤ・ゲームに参加することができるようにすること、または特定のトピックと関係するニュースなどの何らかの興味深い情報を収集し、さらにその情報をユーザに定期的に表示することが可能である。ソーシャル・ネットワーキング・システムは、アプリケーションのためのプラットフォームとして作用する。これらのアプリケーションのうちのいくつかは、外部サーバ上に存在することが可能であり、さらに第三者によってホストされることが可能である。

図２は、一実施形態に応じたソーシャル・ネットワーキング・システムの環境のハイレベルブロック図である。図２は、ネットワーク２０８によって接続されたソーシャル・ネットワーキング・システム２００と、ユーザ・デバイス２０２と、第三者アプリケーション２０４と、広告サーバ２３０とを示す。広告サーバ２３０は、前述される広告ストア１３０をホストする。

ユーザは、パーソナル・コンピュータまたはモバイル電話機などのユーザ・デバイス２０２を使用してソーシャル・ネットワーキング・システム２００と対話する。ユーザ・デバイス２０２は、ウェブ・ブラウザまたはネイティブアプリケーションなどのアプリケーションを介してソーシャル・ネットワーキング・システム２００と通信することが可能である。ユーザ・デバイス２０２とソーシャル・ネットワーキング・システム２００との間の典型的な対話には、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００の他のユーザらのプロファイルを閲覧すること、メディア・アイテムを投稿すること、およびメディア・アイテムと対話すること、グループに加わること、イベントをリストアップすること、およびイベントへの参加を確認すること、ロケーションにおいてチェックインすること、いくつかのページにいいね！ボタンを押すこと、ページを作成すること、ならびに社会的交流を円滑にする他の様々なタスクを実行することなどの動作が含まれる。

外部サーバ上に存在するアプリケーションである第三者アプリケーション２０４は、ウェブ・サーバ上で実行されるサービス、またはモバイル電話機上のアプリケーションを備え得る。さらに、第三者アプリケーション２０４は、システムによって提供されるアプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）２１２を介してソーシャル・ネットワーキング・システム２００と対話することが可能である。例えば、第三者ウェブ・サイトが、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００を介してユーザらが互いに
メッセージを送信することを可能にすること、またはソーシャル・ネットワーキング・システム２００を経由して広告を示すことなどの、ＡＰＩによってサポートされる動作を実行することが可能である。

広告サーバ２３０は、図２の実施形態においてソーシャル・ネットワーキング・システム２００の外部に存在する。しかし、広告サーバ２３０は、他の実施形態においてソーシャル・ネットワーキング・システム２００内に存在してもよい。広告サーバ２３０内の広告ストア１３０は、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００または第三者アプリケーション２０４のユーザに向けられた広告を格納する。一般に、情報アイテム概念抽出部１４０は、広告サーバ２３０の代わりに任意の情報アイテム・サーバから受信される情報アイテムを処理することができる。

それらの広告は、広告サーバ２３０が、年令、性別、および／またはロケーションを含む指定された人口統計学的属性情報を有する所与のユーザのために広告の適格なセットを決定するように使用するターゲティング基準に関連付けられ得る。例えば、ターゲティング基準に、独身の婚姻身分、高所得範囲、２０代の年令範囲を、男性の健康雑誌の広告のターゲットを絞るために指定することが可能である。

ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、ソーシャル・ネットワーキング環境において表されるシステムの複数のユーザおよびオブジェクト、ならびにそれらのユーザおよびオブジェクトの間の関係についての情報を格納するように使用されるいくつかの構成要素を備える。ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、前述されるように、システムにアクセスするクライアント・デバイスのためのいくつかのアクションを可能にする構成要素をさらに含む。

認証マネージャ２１４は、ユーザ・デバイス２０２上のユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００上のソーシャル・グラフに属していることを認証する。認証マネージャ２１４は、ユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００をサポートするアプリケーションを有する任意のユーザ・デバイスにログインすることを許可する。一部の実施形態において、ＡＰＩ２１２は、認証マネージャ２１４と連携して、第三者アプリケーション２０４上のユーザを検証する。

ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、ソーシャル・グラフ２１０をさらに含む。ソーシャル・グラフ２１０は、各ユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００の他のユーザらに対して有するつながりを格納する。また、ソーシャル・グラフ２１０は、一部の実施形態において、二次的なつながりを格納することも可能である。ユーザＡがユーザＢの一次的なつながりであり、さらにＢがＣの一次的なつながりである場合、Ｃは、ソーシャル・グラフ２１０上でＡの二次的なつながりである。また、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００のユーザらが実行したアクションについての情報を格納するアクション・ログも備える。

また、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、ソーシャル・グラフ２１０からの情報を使用して、ユーザとユーザのつながりとの間の親和性を判定する親和性予測部２１６も含む。ユーザとのつながりの関係は、ユーザとつながりとの間の対話の回数および／または性質、ならびにそのユーザとそのつながりのプロファイルにおける共通の要素を含め、複数の因子に基づいて判定され得る。例えば、平均で毎月１回ではなく、平均で毎週１回、対話するユーザとのつながりは、より強い関係を有すると判断される。同様に、ユーザとつながりとが非公開のメッセージを交換する場合、そのユーザとそのつながりとは、公開のメッセージを交換するとした場合と比べて、より強い関係を有すると判断
される。さらに、そのつながりとそのユーザが、例えば、そのユーザとそのつながりのプロファイルから判定されるように、同一の学校に通学していた場合、そのつながりとそのユーザとは、強い関係を有すると判定される。

ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、用語（関心および／または概念を含み得る）、およびそれらの用語の間の関係の階層構成を格納する分類体系２１８を備える。図３は、アクション関心抽出部１２０および情報アイテム概念抽出部１４０によって使用され得る例示的な分類体系を示す。分類体系２１８に関して、用語とは、階層構成の中のエンティティ３００を指す。図３の例において、エンティティは、コーヒー３００、ピーツ３００ｂ、スターバックス３００ｃ、および食べ物３００ｄである。

分類体系２１８は、関心または概念を入力として取り込み、さらに階層構成からのいくつかの関係する関心または概念を提供する。一実施形態において、これらの関係する関心または概念は、階層構成の中で直接の親エンティティ、直接の子エンティティ、または直接の兄弟エンティティ３００を備え得る。例として、分類体系２１８は、「スターバックス」を入力された関心または概念として受け取ると、階層構成の中で「スターバックス」をまず探し出し、さらに関係する関心または概念を提供する。この例では、「スターバックス」に関する関係する関心または概念は、「飲食物」、「ピーツ」、および「コーヒー」である。さらに、１つの用語に関連付けられた割り引き因子は、分類体系における階層構成の中でより上位にある用語の場合、より高いことが可能である。このことは、分類体系における階層構成の中でより上位にある用語の、ユーザの関心を示すものとしてのより高い安定性を反映する。例えば、コーヒーという上位の関心が、安定した関心であり得る一方で、ピーツという下位の特定の関心は、一時的な関心であり得る。

また、分類体系２１８は、該分類体系２１８が出力として提供するそれぞれのさらなる概念またはさらなる関心に関連付けられた関連度因子３１０を提供することも可能である。関連度因子は、そのさらなる概念またはさらなる関心が、入力された概念または関心とどれだけ密接に関係しているかの尺度である。前述した例において、関連度因子は、飲食物−コーヒー３１０ａの０．９、コーヒー−ピーツ３１０ｂの０．９、コーヒー−スターバックス３１０ｃの０．９、およびスターバックス−ピーツ３１０ｄの０．７である。階層の中で直接的に結び付けられていないエンティティ間の関連度因子は、それらのエンティティを結び付けるエンティティ間の関連度因子から計算され得る。例えば、本発明の一実施形態において、スターバックス−飲食物の関連度因子３１０が、飲食物−コーヒー３１０ａの関連度因子とコーヒー−スターバックス３１０ｃの関連度因子を乗じることによって計算される。さらに、一部の実施形態において、分類体系は、疎密（スパース）であることが可能である。階層構成の中の中間エンティティが、関連性がないため、欠落していることが可能である。

ソーシャル・ネットワーキング・システム２００は、前述されるアクション関心抽出部１２０をさらに含む。アクション関心抽出部１２０は、アクション・ログ１１０にアクセスし、さらにログ記録されたアクションから導き出された各関心に関連付けられた関心のセット、および重み付けを抽出する。所与の関心に関する重み付けまたは割り引き因子は、ユーザの現在の関心の指示としてその関心の強度を示す。重み付けは、いくつかの因子の積であり得る。例えば、重み付けは、アクションに関連する時間を表す減衰、実行されたアクションのタイプ、そのアクションを実行したユーザまたはつながり、実行されたアクションのオブジェクトに基づいて抽出された１つまたは複数の関心、およびそのアクションと関係するさらなる情報（例えば、ユーザのコメントのコンテンツ、またはロケーション）に基づく割り引き因子のセットから導き出され得る。アクション関心抽出部１２０は、これらの因子のそれぞれに基づいて累積割り引き因子を決定する。

前述される実施形態において、アクションに関連する時間を表す減衰に対応する割り引き因子が、情報アイテムのターゲットを絞るための時間的関連性を提供するように使用される。一部の実施形態は、特定の時間枠内のアクションを考慮するアプローチを用い、それらの時間枠を異なるように割り引く、またはそれらの時間枠に異なるように重み付けをする。例えば、過去３０日以内のアクションに０．５という割り引き因子が関連付けられることが可能である一方で、過去９０日以内のアクションに０．２５という割り引き因子が関連付けられることが可能である。さらに、オブジェクトに対する様々な異なるアクションが、異なるレベルの親和性（または親和性の欠如）を示すことも可能である。あるオブジェクトに関連付けられたグループに加わることが、同一のオブジェクトに単に「いいね！ボタンを押すこと」と比べて、より高い因子を示すことも可能である。同様に、あるページを「離れること」が、低い割り引き因子を示すことも可能である。

アクション関心抽出部１２０は、分類体系２１８を調べて、アクションに基づいて抽出された関心に関連する関心を獲得することが可能である。このため、分類体系２１８は、アクション関心抽出部１２０が、ユーザの現在の心理状態に関連するさらなる関心を獲得することを可能にして、その結果、ファジー・マッチング部１５０の有効性を高める。しかし、分類体系を使用して推測されるさらなる関心は、それらの関心の意味が最初に抽出された関心から離れるにつれ、より大きく割り引かれ得る。

一部の実施形態において、アクション関心抽出部１２０は、ユーザのログ記録されたアクションからの関心に加えて、ユーザのつながりのログ記録されたアクションからの関心を、抽出する。アクション関心抽出部１２０は、親和性予測部２１６を調べて、関係のランク付けまたは密接さに基づいて、友達因子割り引きを算出することが可能である。ユーザのつながりがより遠くなるにつれ、そのつながりのアクションに関連する抽出された関心は、より大きく割り引かれ得る。

図４は、ユーザの推定される関心を表すために決定された例示的な関心のセット、およびそれらの関心に関連する累積割り引き因子の表である。ジョンは、アクション関心抽出部１２０が適用されるソーシャル・ネットワーキング・システム２００のユーザである。アクション関心抽出部１２０は、ジョンのつながりであるメアリのアクションを分析しており、「メアリがスターバックスにいいね！ボタンを押した」というアクションが２日前に生じている。この例において、メアリは、ジョンの適度に強いつながりであり、このため、アクション関心抽出部１２０は、メアリのアクションに関して０．８という友達因子を算出する。また、アクション関心抽出部１２０は、０．６という時間減衰因子も算出する。分類体系２１８を使用して、アクション関心抽出部１２０は、関連する関連度因子を有するさらなる４つの関心、すなわち、スターバックス、コーヒー、飲食物、およびピーツが存在することを決定する。関心ごとに、図４の例では、「いいね！ボタンを押した」というアクションのタイプ、および関心に対するそのタイプのアクションの関連性に基づいて、アクション因子が割り当てられる。また、一部の実施形態において、友達因子および時間減衰が、関心ごとに異なるように決定されることも可能である。これらの因子に基づいて、関心ごとに累積割り引き因子が決定される。一実施形態において、関心に関する累積割り引き因子は、その関心に関する関連度因子、アクション因子、友達因子、および時間減衰因子を乗じることによって得られる。類似する処理が、図４の第２の例に関して、「ジョンがマクドナルドでチェックインした」というアクションに関して実行され得る。この例において、友達因子は、そのアクションを実行したのが、ユーザのつながりではなく、ユーザ自身であるため、１（すなわち、割り引きなし）に設定される。

アクション関心抽出部１２０は、ユーザのニュースフィードの更新などの、他の情報アイテムに関するターゲティングを提供する本発明の他の実施形態において変形され得る。例えば、一実施形態において、アクション関心抽出部１２０は、ニュースフィードの中で
記述されるユーザのつながりのアクションから関心を抽出しないことが可能である。

情報アイテム概念抽出部１４０が、類似する処理を用いて、情報アイテム・セットの各情報アイテムに関する概念、および各概念に関連付けられた重み付けを得る。情報アイテムは、前述の例における広告を備えており、図５は、典型的な広告の例を示す。広告は、概念が抽出されるための複数の構成要素を有し得る。図５の実施形態において、構成要素は、広告のタイトル５１０と、広告に関連付けられたタグ５２０と、広告のコンテンツ５３０と、広告によってリンクされたＵＲＬ５４０とを備え得る。他の実施形態が、図５に示される構成要素より多い、または少ない構成要素、あるいは類似した構成要素を有することが可能である。

図５の例において、広告のタイトルから抽出された概念が、「ベイエリア」（Ｋ１）および「週末」（Ｋ２）である。同様に、この広告のコンテンツから抽出された概念が、「当社だけが提供する」（Ｃ１）、「贅沢」（Ｃ２）、および「体験」（Ｃ３）である。最後に、広告に関連付けられたタグから抽出された概念が、「カリフォルニア」（Ｔ１）および「休暇」（Ｔ２）である。さらなる概念が、広告によってリンクされたＵＲＬから抽出されることが可能であり、さらにより多くの概念が、そのＵＲＬによってリンクされたページから抽出され得る。最後に、これらの概念が、前述したとおり、分類体系２１８を使用して拡張され得る。

図６は、広告情報アイテムに関して決定された例示的な概念のセット、およびそれらの概念に関連付けられた累積割り引き因子の表である。情報アイテム概念抽出部１４０が、図６の実施形態における広告情報アイテムに関して、概念が導き出された構成要素に基づいて概念構成要素因子を計算し、さらにその概念構成要素因子を、その概念と関係するさらなる概念に適用する。広告のタイトルなどの構成要素は、例えば、広告のコンテンツと比べて、より高い概念構成要素因子を有し得る。

また、情報アイテム概念抽出部１４０が、分類体系２１８を調べて、広告から導き出された概念と関係するさらなる概念、およびさらなる各概念に関連付けられた関連度因子を決定することも可能である。図６の「関連度因子」欄の下のさらなるエントリは、分類体系２１８から獲得されたこれらのさらなる概念を表し、さらにそれらの概念に対応する関連度因子は、前述されるように、分類体系２１８からこれらのさらなる概念を獲得する際に行われる割り引きのために、一般に、より低い。

情報アイテム概念抽出部が、各概念およびさらなる概念に関連付けられた概念ソース因子および関連度因子に基づいて、累積割り引き因子を計算する。図６の実施形態において、累積割り引き因子は、各事例において概念ソース因子および関連度因子を乗じることによって得られる。

また、前述した情報アイテム概念抽出部１４０が、ユーザのニュースフィードの更新などの他の情報アイテムから概念を抽出するために、本発明の他の実施形態において変形なしに使用されることも可能である。情報アイテムがユーザのニュースフィードの更新である特定の事例において、情報アイテム概念抽出部１４０は、アクション関心抽出部１２０のいくつかの態様を実施し、さらにユーザのつながりのアクションから概念を抽出する。

ファジー・マッチング部１５０が、本発明の一実施形態において、ユーザ関心に割り当てられた累積割り引き因子、および情報アイテムのそれぞれからの概念を所与として、ユーザといくつかの情報アイテムとの間の最良の適合を判定するための方法を実施する。一実施形態において、ファジー・マッチング部は、情報アイテムからの関心および概念とユーザからの関心との重複をマッチングすることに基づいて、各情報アイテムに関するスコ
アを計算する。特に、マッチングを行う工程は、重複する関心および概念に関する対応する累積割り引き因子を乗じて、さらにそれらの結果を加算してスコアを得ることによって、実施されてもよい。このように計算された最高のスコアを有する情報アイテムが、最も適していると決定される。

処理フロー
図７は、ユーザを広告のターゲットにすることを、そのユーザの現在の関心に対するそれらの広告の推測される時間的関連性に基づいて行うための処理を示す。同様の処理が、ユーザに表示されるニュースフィードの更新などの他の情報アイテムのターゲットを絞ることに適用され得る。さらに、本発明のこの実施形態の以下の説明は、ソーシャル・ネットワーキング・システム２００に直接にログオンした閲覧するユーザに、またはＡＰＩ２１２を使用して第三者アプリケーション２０４にログオンしたユーザに広告を表示するように使用され得ることに留意されたい。

広告サーバ１３０が、情報アイテム概念抽出部１４０に広告の適格なセットを提供する（７１０）。情報アイテム概念抽出部１４０は、広告からの各概念に関する累積割り引き因子を決定する（７２０）。次いで、情報アイテム概念抽出部１４０は、各広告に関する概念、および各概念に関連付けられた累積割り引き因子をファジー・マッチング部１５０に提供する（７３０）。

アクション・ログ１１０が、ユーザのアクションのログをアクション関心抽出部１２０に提供する（７４０）。一部の実施形態において、アクション・ログ１１０はまた、ユーザのつながりのアクションのログをアクション関心抽出部１２０に提供する（７４０）。アクション関心抽出部１２０は、各アクションにおける関心、および各関心に関する累積割り引き因子を決定してから（７５０）、それらの関心および因子をファジー・マッチング部１５０に提供する。次いで、ファジー・マッチング部１５０が、７３０および７６０に基づいて、いずれの広告を表示すべきかを判定する（７７０）。表示すべき最良の広告を判定する工程７７０は、そのユーザをターゲットにするのが最良である特定数の広告を得るように繰り返されてもよい。

サマリ
本発明の実施形態の以上の説明は、例示の目的で提示されており、つまり、以上の説明は、網羅的であることも、本発明を、開示される形態そのものに限定することも意図していない。以上の開示に鑑みて、多くの変形形態および変更形態が可能であることが、当業者には理解されるであろう。

この説明のいくつかの部分は、情報の操作のアルゴリズムおよび記号表現の点で本発明の実施形態を説明する。これらのアルゴリズム上の説明および表現は、データ処理技術分野における当業者によって、自らの作業のコンテンツを他の当業者に効果的に伝えるように、一般に使用される。これらの操作は、機能、計算、または論理の点で説明されるが、コンピュータ・プログラム、または同様な電気回路、マイクロコードなどによって実施されるものと理解される。さらに、操作のこれらの構成を、一般性を損なうことなしに、ときとして、モジュールと呼ぶことが好都合であることも判明している。説明される操作、およびそれらの操作に関連するモジュールは、ソフトウェアで、ファームウェアで、ハードウェアで、または以上の任意の組み合わせで実施され得る。

本明細書で説明される工程、動作、および処理のいずれも、１つまたは複数のハードウェア・モジュールまたはソフトウェア・モジュールを単独で、または他のデバイスと組み合わせて用いて、実行される、または実施されることが可能である。一実施形態において、ソフトウェア・モジュールは、説明される工程、動作、または処理のいずれか、または
すべてを実行するためにコンピュータ・プロセッサによって実行され得るコンピュータ・プログラム・コードを含むコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ・プログラム製品で実施される。

また、本発明の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置と関係することも可能である。この装置は、要求される目的のために特別に構築されることが可能であり、さらに／またはこの装置は、コンピュータの中に格納されたコンピュータ・プログラムによって選択的にアクティブ化される、または再構成される汎用コンピューティング・デバイスを備え得る。そのようなコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム・バスに結合され得る、非一時的な実体のあるコンピュータ可読記憶媒体、または電子命令を格納するのに適した任意のタイプの媒体の中に格納され得る。さらに、本明細書で言及される計算システムは、単一のプロセッサを含んでも、より高い計算能力のために複数プロセッサ設計を用いたアーキテクチャであってもよい。

また、本発明の実施形態は、本明細書で説明される計算処理によってもたらされる製品と関係することも可能である。そのような製品は、計算処理からもたらされる情報を備えることが可能であり、この情報は、非一時的な実体のあるコンピュータ可読記憶媒体の中に格納され、さらにそのような製品は、本明細書で説明されるコンピュータ・プログラム製品または他のデータ組み合わせの任意の実施形態を含み得る。

最後に、本明細書で使用される用語は、主に、読み易くするとともに、手引きとなるように選択されており、さらにその用語は、本発明の主題を線引きする、または限定するようには選択されていない可能性がある。したがって、本発明の範囲は、この詳細な説明によってではなく、本明細書に基づく用途に関して生じる請求項によって限定されることが意図される。したがって、本発明の実施形態の開示は、添付の特許請求の範囲に記載される本発明の範囲を例示することを意図するが、限定することは意図しない。

Claims (23)

1. １以上のプロセッサを備えるコンピューティング・デバイスにおいて実行される、ユーザに情報アイテムを提示するための方法であって、
   前記プロセッサが、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザのアクションを観察する工程と、
   前記プロセッサが、前記観察されたアクションに基づいて前記ユーザに関して複数の関心を決定する工程と、
   前記プロセッサが、前記関心が決定される元となった前記アクションが実行されてから経過した時間に少なくとも部分的に基づいて前記関心を割り引く工程と、
   前記プロセッサが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記ユーザに表示するために複数の情報アイテムを受け取る工程と、
   前記プロセッサが、複数の情報アイテムのそれぞれに関連付けられる複数の概念を決定する工程と、
   前記プロセッサが、割り引かれた前記ユーザに関する前記関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行う工程と、
   前記プロセッサが、前記ユーザに表示するための前記情報アイテムのうちの１つまたは複数を選択する工程であって、該選択は前記マッチングに少なくとも部分的に基づく、前記工程と、
   前記プロセッサが、前記選択された情報アイテムを前記ユーザに表示するために送信する工程と、からなり、
   前記マッチングを行う工程は、各情報アイテムに関するスコアを計算する工程を含み、各情報アイテムに関する前記スコアは、割り引かれた前記ユーザに関する関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づく方法。
2. 前記プロセッサが、１つまたは複数のさらなる関心を、前記決定された複数の関心から、関係する用語を識別する分類体系を使用して推測する工程と、
   前記プロセッサが、前記推測された関心と、前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行う工程であって、前記情報アイテムのうちの前記１つまたは複数は、前記推測されたさらなる関心のマッチングに基づいて選択される、前記工程と、をさらに含み、
   前記推測された関心と、前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行う工程は、各情報アイテムに関するスコアを計算する工程を含み、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記推測された関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づく請求項１に記載の方法。
3. 前記プロセッサが、前記推測されたさらなる関心のそれぞれに関連付けられた複数の関連度因子を、前記推測された関心が前記分類体系により決定された関心と関係する程度に基づいて決定する工程と、
   前記プロセッサが、前記推測されたさらなる関心を、前記関連付けられた関連度因子に少なくとも部分的に基づいて割り引く工程と、をさらに含む請求項２に記載の方法。
4. 前記プロセッサが、前記情報アイテムのそれぞれに関する１つまたは複数のさらなる概念を、関係する用語を識別する分類体系を使用して推測する工程と、
   前記プロセッサが、前記ユーザに関して決定された前記複数の関心と、前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記推測されたさらなる概念とのマッチングを行う工程であって、前記情報アイテムのうちの前記１つまたは複数は、前記推測されたさらなる概念のマッチングに基づいて選択される、前記工程と、をさらに含み、
   前記ユーザに関して決定された前記複数の関心と、前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記推測されたさらなる概念とのマッチングを行う工程は、各情報アイテムに関するスコアを計算する工程を含み、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記ユーザの前記決定された関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づく請求項１に記載の方法。
5. 前記プロセッサが、前記さらなる概念のそれぞれに関連付けられた複数の関連度因子を、さらなる概念が前記分類体系により決定された概念と関係する程度に基づいて決定する工程と、
   前記プロセッサが、前記推測されたさらなる概念を、前記関連付けられた関連度因子に少なくとも部分的に基づいて割り引く工程と、をさらに含む請求項４に記載の方法。
6. 各情報アイテムに関する前記スコアは、前記関心と前記概念との重複を前記割り引く工程に基づいて低減される請求項１に記載の方法。
7. 前記情報アイテムは、広告を含む請求項１に記載の方法。
8. 前記概念は、広告から、該広告のタイトル、該広告のコンテンツ、該広告に関連付けられたタグ、該広告によりコンテンツに対するリンク、および該広告に関するターゲティング基準のうちの少なくとも１つを含む該広告の構成要素のセットに基づいて決定される請求項７に記載の方法。
9. 前記情報アイテムは、前記ユーザに表示されるニュースフィードの更新を含む請求項１に記載の方法。
10. 前記プロセッサが、ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記ユーザの複数のつながりのアクションを観察する工程と、
    前記プロセッサが、前記観察されたアクションに基づいて、前記ユーザの該つながりに関して複数の関心を決定する工程と、
    前記プロセッサが、前記複数のつながりに関して該関心が決定される元となった前記アクションが実行されてから経過した時間に少なくとも部分的に基づいて前記つながりに関する該関心を割り引く工程と、
    前記プロセッサが、前記ユーザの前記つながりに関する前記関心と、各情報アイテムに関する前記概念とのマッチングを行うことによって、前記ユーザと前記情報アイテムのそれぞれとのマッチングを行う工程と、をさらに含み、
    前記ユーザに表示するための前記情報アイテムのうちの１つまたは複数を選択する工程は、前記ユーザの前記つながりに関する前記関心のマッチングを行うことによる前記ユーザと前記情報アイテムのそれぞれとのマッチングにさらに部分的に基づいて情報アイテムを選択する工程を含み、
    前記ユーザの前記つながりに関する前記関心と、各情報アイテムに関する前記概念とのマッチングを行う工程は、各情報アイテムに関するスコアを計算する工程を含み、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記ユーザの前記つながりに関する前記関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づく請求項１に記載の方法。
11. 前記プロセッサが、前記つながりのそれぞれに関する前記複数の関心を、前記つながりに関する前記ユーザの親和性に少なくとも部分的に基づいて割り引く工程をさらに含む請求項１０に記載の方法。
12. 前記プロセッサが、前記関心のうちの１つまたは複数を、前記関心が決定される元となった前記アクションにおいて実行されたアクションのタイプに少なくとも部分的に基づいて、割り引く工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
13. ユーザに情報アイテムを提示するためのシステムであって、
    ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザのアクションの記録を含むアクション・ログと、
    前記ユーザに関して複数の関心を、観察されたアクションに基づいて決定し、さらに該関心が決定される元となった該アクションが実行されてから経過した時間に少なくとも部分的に基づいて該関心を割り引くアクション関心抽出部と、
    複数の情報アイテムを受け取る情報アイテム・サーバと、
    前記情報アイテムに関連付けられた複数の概念を決定する情報アイテム概念抽出部と、
    割り引かれた前記ユーザに関する前記関心と各情報アイテムに関して決定された前記概念とのマッチングを行うことによって、該ユーザと該情報アイテムのそれぞれとのマッチングを行い、さらに該マッチングに少なくとも部分的に基づいて、該ユーザに表示すべき該情報アイテムのうちの１つまたは複数を選択するファジー・マッチング部と、からなり、
    前記ファジー・マッチング部は、各情報アイテムに関してスコアを提供することによって割り引かれた前記ユーザに関する前記関心と前記情報アイテムに関して決定された前記概念とのマッチングを行うように構成され、各情報アイテムに関する前記スコアは、割り引かれた前記ユーザに関する関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づくシステム。
14. 前記決定された関心から１つまたは複数のさらなる関心を推測するための分類体系をさらに含み、前記ファジー・マッチング部は、前記推測された関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行うようにさらに構成され、前記情報アイテムのうちの前記１つまたは複数は、前記推測されたさらなる関心の前記マッチングを行うことに基づいて選択され、
    前記ファジー・マッチング部は、各情報アイテムに関してスコアを提供することによって前記推測された関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行うように構成され、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記推測された関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づく請求項１３に記載のシステム。
15. 前記分類体系は、前記推測された関心が該分類体系により決定された関心と関係する程度に基づいて、前記推測されたさらなる関心のそれぞれに関連付けられた複数の関連度因子を提供し、前記推測されたさらなる関心は、該関連付けられた関連度因子に少なくとも部分的に基づいて割り引かれる請求項１４に記載のシステム。
16. 関係する用語を識別する分類体系を使用して前記情報アイテムのそれぞれに関して１つまたは複数のさらなる概念を推測するための分類体系をさらに含み、さらに前記ファジー・マッチング部は、前記ユーザに関して決定された前記関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記推測されたさらなる概念とのマッチングを行うようにさらに構成され、前記情報アイテムのうちの前記１つまたは複数は、前記推測されたさらなる概念との前記マッチングを行う工程に基づいて選択され、
    前記ファジー・マッチング部は、各情報アイテムに関してスコアを提供することによって前記ユーザに関して決定された前記関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記推測されたさらなる概念とのマッチングを行うように構成され、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記ユーザに関して決定された前記関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記推測されたさらなる概念との重複に基づく請求項１３に記載のシステム。
17. 前記分類体系は、さらなる概念が前記分類体系により決定された概念と関係する程度に基づいて、前記さらなる概念のそれぞれに関連付けられた複数の関連度因子を提供し、前記推測されたさらなる概念は、該関連付けられた関連度因子に少なくとも部分的に基づいて割り引かれる請求項１６に記載のシステム。
18. 前記情報アイテムは、広告を含む請求項１３に記載のシステム。
19. 前記アクション・ログは、ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記ユーザの複数のつながりのアクションをさらに含み、
    前記アクション関心抽出部は、前記観察されたアクションに基づいて前記ユーザの前記つながりに関して複数の関心を決定し、さらに該つながりに関する該関心は、該複数のつながりに関する該関心が決定される元となった前記アクションが実行されてから経過した時間に少なくとも部分的に基づいており、
    前記ファジー・マッチング部は、前記ユーザの前記つながりに関する前記関心と各情報アイテムに関する前記概念とのマッチングを行うことによって、前記ユーザと前記情報アイテムのそれぞれとのマッチングを行い、さらに前記ユーザに表示すべき前記情報アイテムのうちの１つまたは複数を選択し、該選択することは、前記ユーザの該つながりに関する該関心をマッチングすることによって、前記ユーザと前記情報アイテムのそれぞれとの前記マッチングに少なくとも部分的に基づき、
    前記ファジー・マッチング部は、各情報アイテムに関してスコアを提供することによって前記ユーザの前記つながりに関する前記関心と各情報アイテムに関する前記概念とのマッチングを行うように構成され、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記ユーザの前記つながりに関する前記関心と各情報アイテムに関する前記概念との重複に基づく請求項１３に記載のシステム。
20. 前記つながりに関する前記ユーザの親和性に少なくとも部分的に基づいて、前記つながりのそれぞれに関する前記複数の関心を割り引く親和性予測部をさらに含む請求項１９に記載のシステム。
21. 前記ユーザに関して決定された関心は、前記観察されたアクションが古くなるにつれ、より大きく割り引かれる請求項１に記載の方法。
22. 前記ユーザに関して決定された関心は、前記観察されたアクションのタイプに基づいて重み付けされる請求項１に記載の方法。
23. ユーザに提示する情報アイテムを選択するためのシステムであって、
    ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザのアクションの記録を含むアクション・ログと、
    前記ユーザに関して複数の関心を、観察されたアクションに基づいて決定し、さらに該関心が決定される元となった該アクションが実行されてから経過した時間に少なくとも部分的に基づいて該関心を割り引くアクション関心抽出部と、
    複数の情報アイテムを受け取る情報アイテム・サーバと、
    前記情報アイテムに関連付けられた複数の概念を決定する情報アイテム概念抽出部と、
    割り引かれた前記ユーザに関する前記関心と各情報アイテムに関して決定された前記概念とのマッチングを行うことによって、該ユーザと該情報アイテムのそれぞれとのマッチングを行い、さらに該マッチングに少なくとも部分的に基づいて、該ユーザに表示すべき該情報アイテムのうちの１つまたは複数を選択するファジー・マッチング部と、
    前記決定された関心から１つまたは複数のさらなる関心を推測するための分類体系と、からなり、
    前記ファジー・マッチング部は、前記推測された関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行うようにさらに構成され、前記情報アイテムのうちの前記１つまたは複数は、前記推測されたさらなる関心の前記マッチングすることに基づいて選択され、
    前記分類体系は、前記推測された関心が該分類体系により決定された関心と関係する程度に基づいて、前記推測されたさらなる関心のそれぞれに関連付けられた複数の関連度因子を提供し、前記推測されたさらなる関心は、該関連付けられた関連度因子に少なくとも部分的に基づいて割り引かれ、
    前記ファジー・マッチング部は、各情報アイテムに関してスコアを提供することによって割り引かれた前記ユーザに関する前記関心と前記情報アイテムに関して決定された前記概念とのマッチングを行うように構成され、各情報アイテムに関する前記スコアは、割り引かれた前記ユーザに関する関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づき。
    前記ファジー・マッチング部は、各情報アイテムに関してスコアを提供することによって前記推測された関心と前記情報アイテムのそれぞれに関して決定された前記概念とのマッチングを行うようにさらに構成され、各情報アイテムに関する前記スコアは、前記推測された関心と前記情報アイテムに関する前記決定された概念との重複に基づくシステム。